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DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models

DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models

  • 去噪扩散模型
    • 前向过程-加噪声
    • 反向过程-去噪声

去噪扩散模型

DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models_第1张图片

论文题目：Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)
论文来源：NIPS, 2020
论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.11239
论文代码：https://hojonathanho.github.io/diffusion

DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models_第2张图片

  1. 用于生成模型
  2. 包括前向过程（添加高斯噪声）和反向过程（生成数据）
  3. 前向、反向都是马尔可夫链

前向过程-加噪声

DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models_第3张图片

符合马尔可夫链，xt时刻的分布只和xt-1时刻相关。
在这里插入图片描述表示at连乘，从a1乘到at

反向过程-去噪声

从噪声到清晰的图片的过程

从xt推理到x0

DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models_第4张图片
使用贝叶斯公式展开：
在这里插入图片描述
根据公式：
DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models_第5张图片，将相应的值代入，并使用公式：
DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models_第6张图片
得到
DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models_第7张图片

其中均值和方差的值为：
DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models_第8张图片

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